转载:https://blog.csdn.net/yaoqi_isee/article/details/77714570 1.理解 numpy当中axis的值表示的是这个多维数组维度的下标,比如有一个二维数组a,a的shape是(5,6),也就是说a有5行6列,axis=0表示的就是[5,6]中的第一维,也就是行,axis=1表示的是[5,6]中的第二个维度,也就是列. 通常numpy里面的一些降维操作(aggregate functions)需要我们指定对应的维度,比如sum函数表示对哪个维度…

前言 使用numpy sum(a,axis=0)的时候,对axis参数比较费解,和直觉不太一样,故此记录 b = np.arange(12).reshape(3,4) b array([[ 0, 1, 2, 3], [ 4, 5, 6, 7], [ 8, 9, 10, 11]]) b.sum(axis=0) array([12, 15, 18, 21]) b.sum(axis=1) array([ 6, 22, 38]) array([[ 0, 1, 3, 6], [ 4, 9, 15, 22]…

1.模型保存 模型保存需要使用函数 tf.train.Saver(), a)创建saver时,可以指定需要存储的tensor,如果没有指定,则全部保存. b) 创建saver时,可以指定保存的模型个数,利用max_to_keep=4,则最终会保存4个模型. c) saver.save()函数里面可以设定global_step,说明是哪一步保存的模型. d) 程序结束后,会生成四个文件:存储网络结构.meta.存储训练好的参数.data和.index.记录最新的模型checkpoint. 示例: …

前言 只有光头才能变强. 回顾前面: 从零开始学TensorFlow[01-搭建环境.HelloWorld篇] 什么是TensorFlow? TensorFlow读写数据 不知道大家最开始接触到axis的时候是怎么样的,反正我是挺难理解的..我们可以发现TensorFlow的很多API都有axis这个参数,如果我们对axis不了解,压根不知道API是怎么搞的. 一句话总结axis:axis可以方便我们将数据进行不同维度的处理. 一.理解axis 如果你像我一样,发现API中有axis这个参数,但…

[开发技巧]·Numpy中对axis的理解与应用 1.问题描述 在使用Numpy时我们经常要对Array进行操作,如果需要针对Array的某一个纬度进行操作时,就会用到axis参数. 一般的教程都是针对二维矩阵操作axis,当axis为0时,计算方向时列,当axis为1时计算方向为行. 但是这样的描述并不能让我们真正理解axis的含义.下面我一个三维Array,来带领大家深入理解axis 2.实战讲解 >>> import numpy as np >>> arrays…

Python的Numpy数组运算中,有时会出现按axis进行运算的情况,如 >>> x = np.array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x array([[1, 1], [2, 2]]) >>> x.sum(axis=0)%x.sum(axis=1) 自己初学时,容易搞混axis=0到底代表的是按行运算还是按列运算,而且这仅是针对二维数组情况,更高维数组就无法仅仅用行列来区分了. 经过自己的研究和实践后,谈一下自己的理解,读者如有不赞…

Stackoverflow.com是程序员的好去处,本公众号将以pandas为主题,开始一个系列,争取做到每周一篇,翻译并帮助pandas学习者一起理解一些有代表性的案例.今天的主题就是Pandas与Numpy中一个非常重要的参数:axis.(轴) Stackoverflow问题如下: python中的axis究竟是如何定义的呢?他们究竟代表是DataFrame的行还是列?考虑以下代码: >>>df = pd.DataFrame([[1, 1, 1, 1], [2, 2, 2, 2],…

https://blog.csdn.net/sky_kkk/article/details/79725646 numpy中axis取值的说明首先对numpy中axis取值进行说明:一维数组时axis=0,二维数组时axis=0,1,维数越高,则axis可取的值越大,数组n维时,axis=0,1,…,n.为了方便下面的理解,我们这样看待:在numpy中数组都有着[]标记,则axis=0对应着最外层的[],axis=1对应第二外层的[],以此类推,axis=n对应第n外层的[].下面开始从axis=…

# pandas的axis参数怎样理解? # axis=0 或者 "index": # 如果是单行操作,就指的是某一行 # 如果是聚合操作,指的是跨行cross rows # axis=1 或者"columns" # 如果是单列操作,就指的是某一列 # 如果是聚合操作,指的是跨列cross columns # 按哪个axis,就是这个axis要动起来,其他的axis保持不动 import pandas as pd import numpy as np df = pd…

易错点:注意带上参数axis,否则的话,默认对全部元素求和,返回一个数值int 参考:https://www.jianshu.com/p/30b40b504bae tf.reduce_sum( input_tensor, axis=None, keepdims=None, name=None, reduction_indices=None, keep_dims=None)下面是个 2 * 3 * 4 的tensor [[[ 1 2 3 4] [ 5 6 7 8] [ 9 10 11 12]],…